近年来，数据安全和隐私保护变得越来越重要。而随着隐私意识的提高，保密计算正成为一个备受关注的研究领域。然而，隐私的保护并非一帆风顺，保密计算也并非没有代价。
最近的研究表明，保密计算对于GPU来说增加了大量的开销。尽管GPU在许多大规模计算任务中表现出色，但在进行保密计算时，其性能却受到了严重影响。保密计算需要对数据进行加密和解密的操作，这会导致额外的计算成本和延迟，从而降低了GPU的效率。
而隐私意识的普及使得保密计算的需求不断增加，这就需要在保护数据的同时，尽可能减少对计算性能的影响。当然，研究人员们也在不断努力寻找更高效的保密计算方法，以缓解GPU增加的开销。
总的来说，保密计算为GPU增加了大量开销这一问题并非不可克服，但需要更多的研究和技术创新。只有通过持续努力，我们才能实现数据安全和计算性能的完美结合。
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